文件名称:
基于低通滤波和多特征联合优化的夜间图像去雾
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文件大小: 17mb
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上传时间: 2021-02-03
详细说明：夜间有雾图像光照不均、对比度较低且色偏严重。现有的去雾算法主要是针对白天图像，并不适用于夜间场景，夜间图像去雾难度较大。该文通过深入分析夜间有雾图像的成像特点，提出了基于低通滤波和多特征联合优化的夜间图像去雾算法。针对夜间图像环境光照不均匀问题，提出先对图像进行低通滤波，然后对其低频分量三通道利用最小-最大值滤波估计局部环境光；针对目前白天去雾算法先验不适用于夜间图像，提出结合图像对比度、饱和度和信息熵特征，构建多特征联合优化函数估计透射率；针对夜间图像存在非一致色偏问题，提出非重叠块局部Shade of Gray算法进行颜色校正。实验结果表明：所提算法去雾图像的主观视觉效果较好，且对比度和色偏程度两方面客观评价指标整体优于其他对比算法。该算法能够有效去除夜间图像雾气，提高图像的对比度，恢复更多的细节信息，且颜色自然，视觉效果理想。
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